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Data Scientist > 5a - CJO / ML, Recommandation, Attribution & LLM @ Marseille - Freelance (H/F)

MarseilleCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Taux journalier (TJM): 450 € - 530 € HT selon profil

DATA SCIENTIST SENIOR - CUSTOMER JOURNEY OPTIMIZATION / ML, RECOMMANDATION, ATTRIBUTION & LLM

Séniorité : Senior - > 5 ans d'expérience Démarrage souhaité : Octobre 2026 Durée : 3 mois renouvelable Présence sur site : 2 jours par semaine

CONTEXTE / ENJEUX

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Customer Journey Optimization (CJO), nous recherchons un Data Scientist Senior pour développer des modèles analytiques avancés permettant d'optimiser les parcours clients, d'améliorer la conversion, de personnaliser l'expérience digitale et de maximiser la performance des actions marketing et opérationnelles.

La mission couvre notamment des problématiques de clustering, recommandation, prédiction, attribution, IA/LLM et développement Python avancé.

Le Data Scientist interviendra au cœur des sujets clés du Customer Journey Optimization :

*

compréhension du comportement utilisateur ;

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détection des points de friction ;

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optimisation du funnel ;

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attribution multi-touch ;

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prédiction des besoins ;

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personnalisation dynamique ;

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intégration de l'IA générative dans les processus d'analyse et de recommandation.

L'objectif est d'apporter des insights actionnables, de construire des modèles robustes et de développer des solutions automatisées afin d'accélérer la transformation data-driven des parcours clients.

MISSIONS DÉTAILLÉES

CLUSTERING & SEGMENTATION COMPORTEMENTALE

*

Segmenter les utilisateurs selon leurs comportements au sein du parcours : navigation, bookings et usages digitaux.

*

Identifier les personas, micro-segments, intentions utilisateurs et points de friction.

*

Mettre en œuvre des méthodes de clustering, notamment K-means.

*

Construire une clusterisation client actionnable et alignée avec les différents parcours.

SYSTÈMES DE RECOMMANDATION VAS

*

Développer des systèmes permettant de recommander de manière personnalisée des contenus, services ou VAS en fonction d

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